专业定位

统计学是一门数据收集、整理、分析、推断及预测的综合性学科。统计学的核心是通过研究数据不确定性，建立统计模形，从而发现数据背后的规律。 统计学被广泛的应用在各个领域，包括自然科学，社会科学，生物医学，经济金融，政策制定，人工智能。随着计算机技术的不断提升及数字化进程不断加快，统计学的理论与方法也不断发展，在不同领域发挥越来越重要的作用。

培养目标

本专业的目标是培养有志于从事统计科研或数据分析类工作的专门人才。该专业的本科生将具备扎实的数学和统计理论基础，熟练的计算机编程技术，擅长实际数据的统计建模和分析，能够进一步进行与统计学相关的科研或在企事业及政府部门从事数据分析，数据挖掘，统计调查，统计信息管理等相关工作。大数据时代的到来为统计学带来了很多机会和挑战。本专业的毕业生将有牢固的统计理论基础和较广的知识面去把握住这些机会，迎接这些挑战。

培养规格

（1）本专业毕业生培养要求

• 具有扎实的数学基础，掌握统计学的基本理论、基本知识，了解与社会经济统计,生物医药统计或工业统计等有关的自然科学,社会科学,工程技术的基本知识；掌握一门外语，能够较熟练地阅读本专业的外文资料，具备听、说、读、写的基础，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，受到科学研究的初步训练。

• 具有应用统计学知识和原理分析问题和解决问题的基本技能；能熟练使用计算机（包括常用语言、工具和数学软件），具有编写简单应用程序的能力；具有采集数据，设计调查问卷和处理调查数据的基本能力；具备较强的实践能力和创新能力, 以及良好的沟通、表达能力和团队协作精神，有较宽的知识面和一定的人文社会科学素养。

• 学生应具有扎实的统计学和数学基础，受到比较严格的科学思维训练，了解统计学发展的历史概况以及当代统计学的某些新发展和应用前景，了解统计学应用的广泛性；具备应用统计学的基本理论分析和解决实际问题的能力；具有熟练使用统计软件进行数据处理的能力；具有较高的统计学应用的素养和一定的创新能力。

（2）学制、学分要求

• 学制：4年。按照学分制管理机制，实行弹性学习年限，但不得低于3年或超过6年。

• 最低学分要求：本专业毕业最低学分要求为136学分（不含英语课学分）。

课程体系

统计学专业课程体系总体框架如下：

核心课程包括：数学分析 I, II, III （或高等数学上、下和数学分析精讲）; 线性代数A；概率论；常微分方程A; 数理统计；统计线性模型；统计计算与软件；应用随机过程；时间序列分析；统计数据分析（SAS）;多元统计分析

主要实践性教学环节包括：毕业论文（设计）、科研创新项目、专业实践/实习等。

师资队伍

南方科技大学统计与数据科学系成立于 2019 年 4 月，目前共有14位专任教师（含3位即将入职）和5位双聘教师，其中有讲席教授4人，教授4人，副教授5人，助理教授6人。统计与数据科学系拥有国际化、高水平的师资队伍，包括1名国家特聘专家，1名国际数学家大会邀请报告人，2名国家自然科学奖二等奖获得者，1名长江讲座教授，2名国际数理统计学会（IMS）会士、1名常务理事，1名英国皇家统计学会会士，1名英国计算机学会会士，1名IMS Medallion讲座演讲者，1名深圳市杰出人才培养对象，1名深圳市高层次国家级领军人才。

教学条件

统计与数据科学系日常授课地点为南方科技大学教学楼，教学设备完善。除日常授课外，为更好为本科学生提供优质的实习平台，统计与数据科学系在2020年与深圳市天择教育科技有限公司、华林证券股份有限公司、深圳市海云天科技股份有限公司、晨星资讯（深圳）有限公司签订学生实习基地建设协议，为本科学生搭建了4家实习基地。